Застосування нейронних мереж для визначення місцеположення мобільної станції

Abstract

Для систем мобільного зв'язку всіх поколінь необхідними є функції позиціонування, тобто автоматичне визначення місця розташування абонентів у межах стільникових мереж. Проте, впроваджуючи мережі нових поколінь, для розвитку послуг, пов’язаних з місцем розташування абонентів, необхідно забезпечити вищу точність визначення географічних координат мобільних станцій. Для розв’язання задачі позиціонування мобільної станції виконується обчислення її географічних координат відносно відомих координат базових станцій. У роботі запропоновано використовувати нейронну мережу для підвищення ефективності визначення місцезнаходження мобільної станції системи стільникового зв’язку. Методи позиціонування, що передбачають використання нейронних мереж, базуються на вимірюваннях рівнів сигналів від базових стацій, координати яких є відомими або від всіх найближчих точок доступу. Після створення програмного або апаратного рішення штучної нейронної мережі потрібно розробити математичну модель позиціонування та виконати процедуру навчання мережі. Запропонований метод визначення місцеположення базується на значеннях величини RSSI. Перевагою методу RSSI є те, що він не потребує ані додаткового обладнання, ані додаткової обчислювальної потужності. Недоліком методу RSSI є недостатня точність. Таким чином, метою роботи є розроблення оптимізованого методу визначення місцеположення мобільної станції. Згідно з запропонованим методом, значення RSSI від декількох найближчих базових станцій (мінімум трьох) до шуканої мобільної станції надходить у нейронну мережу, на двох виходах якої після відповідного оброблення з’являються значення координат (географічні широта та довгота) мобільної станції. Пропонована нейронна мережа є багатошаровим перцептроном. У статті подано розроблену схему багатошарового перцептрона. Обґрунтовано число нейронів у всіх шарах перцептрона. Описано роботу багатошарового перцептрона.

Positioning functions, which are automatic positioning of subscribers within cellular networks, are required for mobile communication systems of all generations. However, when new generation networks are implemented, high accuracy of determining mobile station geographical coordinates is required for development of services related to subscribers’ location. To solve the task of mobile station positioning its geographical coordinates are calculated in regard to the known coordinates of base stations. The paper proposes to use a neural network for improving the effectiveness of positioning a mobile station of a cellular communication system. Positioning methods providing usage of neural networks are based on measurements of levels for signals from base stations whose coordinates are known or all the nearest access points. After creating a software or hardware solution for the artificial neural network, one has to create a mathematical model for positioning and perform the network training procedure. The proposed localization method is based on RSSI values. The advantage of the RSSI method is that it requires no additional hardware or computing power. The disadvantage of the RSSI method is the lack of accuracy. Thus, the aim of this paper is to develop an optimized method for determining mobile station location. According to the proposed method, RSSI values from several (at least three) closest base stations to a mobile station enter the neural network, after corresponding processing; the coordinates (latitude and longitude) of the mobile station appear at two outputs. The proposed neural network is a multilayer perceptron. The article presents the proposed architecture of the perceptron. The number of neurons in all the layers has been substantiated. The operation of the multilayered perceptron has been described.

Для систем мобильной связи всех поколений необходимы функции позиционирования, то есть автоматиче- ское определение местоположения абонентов в пределах сетей сотовой связи. Однако, при внедрении сетей новых поколений, для развития услуг, связанных с местоположением абонентов, необходима высокая точность определения географических координат мобильных станций. Для решения задачи позиционирования мобильной станции выполняется вычисление ее географических координат относительно известных координат базовых станций. В работе предложено использовать нейронную сеть для повышения эффективности определения местоположения мобильной станции системы сотовой связи. Методы позиционирования, которые предусмат- ривают использование нейронных сетей, базируются на измерениях уровней сигналов от базовых стаций, коор- динаты которых известны или от всех ближайших точек доступа. После создания программного или аппарат- ного решения искусственной нейронной сети необходимо разработать математическую модель позициониро- вания и выполнить процедуру обучения сети. Предлагаемый метод определения местоположения базируется на значениях величины RSSI. Преимуществом метода RSSI является то, что он не требует ни дополнительного оборудования, ни дополнительной вычислительной мощности. Недостатком метода RSSI является недоста- точная точность. Таким образом, целью работы является разработка оптимизированного метода определе- ния местоположения мобильной станции. Согласно предложенному методу, значения RSSI от нескольких бли- жайших базовых станций (минимум трех) до искомой мобильной станции поступают в нейронную сеть, на двух выходах которой после соответствующей обработки появляются значения координат (широта и долгота) мобильной станции. Предлагаемая нейронная сеть представляет собой многослойный персептрон. В статье приведена разработанная схема многослойного персептрона. Обоснованно количество нейронов во всех слоях персептрона. Описана работа многослойного персептрона.